本文選題：數(shù)字語音盲取證 + 錄音設(shè)備源取證�。� 參考：《華南理工大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：數(shù)字音頻盲取證作為數(shù)字多媒體取證的重要組成部分,近年來日益受到關(guān)注,而現(xiàn)實(shí)中數(shù)字音頻取證更多的是以數(shù)字語音取證的形式出現(xiàn)。目前在數(shù)字多媒體取證領(lǐng)域,基于設(shè)備源信息的數(shù)字圖像取證已經(jīng)得到了充分的發(fā)展,相對(duì)來說,基于錄音設(shè)備源信息的數(shù)字音頻取證的研究還處于起步階段,有待進(jìn)一步的發(fā)展。因此,本文以基于設(shè)備源信息的數(shù)字語音盲取證作為研究對(duì)象,從以下幾個(gè)方面開展了工作并做出貢獻(xiàn)。1)錄制了一個(gè)包含15個(gè)手機(jī)單元的手機(jī)音庫,稱之為SCUTPHONE。同時(shí)還構(gòu)建了一個(gè)含有4類錄音設(shè)備22個(gè)錄音設(shè)備單元的多類型設(shè)備音庫。上述兩個(gè)音庫中男女聲數(shù)量相等,每個(gè)錄音設(shè)備單元包含240句語音錄音,每句錄音近似3秒長。同時(shí),針對(duì)數(shù)字音頻取證領(lǐng)域新近出現(xiàn)的基于語音錄音的手機(jī)辨認(rèn)問題,提出了一種基于高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)的手機(jī)源辨認(rèn)系統(tǒng)。MFCCs被用來作為表征錄音設(shè)備單元的特征,在一個(gè)手機(jī)音庫上取得了比基于VQ和線性SVM的系統(tǒng)更高的辨認(rèn)正確率。此外,還比較了MFCCs特征以及新近提出的含有去噪功能的冪歸一化倒譜系數(shù)(Power-Normalized Cespstral Coefficients,PNCCs)特征對(duì)手機(jī)源辨認(rèn)的性能,并探索性地研究了PNCCs特征提取過程中的各項(xiàng)處理對(duì)性能的影響。2)針對(duì)目前錄音設(shè)備源識(shí)別的研究主要集中于設(shè)備源辨認(rèn)問題而幾乎沒有針對(duì)設(shè)備源確認(rèn)問題的現(xiàn)狀,同時(shí)受到基于稀疏表示的分類(Sparse Representation-based Classification,SRC)的強(qiáng)大分類能力的激勵(lì),提出了一種新的基于稀疏表示的錄音設(shè)備源確認(rèn)框架。在提出了基于樣本字典和無監(jiān)督學(xué)習(xí)字典(具體為K-SVD)的相應(yīng)方法后,又利用字典學(xué)習(xí)領(lǐng)域后續(xù)出現(xiàn)的區(qū)分性字典學(xué)習(xí)同時(shí)考慮表示能力和區(qū)分能力的特點(diǎn),提出了一種新的基于區(qū)分性K-SVD(Discriminative K-SVD,D-KSVD)的設(shè)備源確認(rèn)方法。整個(gè)過程分為兩個(gè)階段,首先對(duì)每一個(gè)錄音設(shè)備訓(xùn)練一個(gè)D-KSVD字典,并將訓(xùn)練得到的參數(shù)(包括字典和線性分類器)來作為這個(gè)設(shè)備的模型,在第二個(gè)階段,給定一個(gè)語音錄音和所聲稱的錄音設(shè)備,基于之前訓(xùn)練好的模型來進(jìn)行設(shè)備源確認(rèn),提出利用線性分類器的輸出來作為評(píng)分度量。實(shí)驗(yàn)表明新提出的基于D-KSVD的系統(tǒng)較其他兩種基于稀疏表示的確認(rèn)系統(tǒng)以及兩種基線系統(tǒng)取得了最好的性能。3)在基于錄音設(shè)備源的數(shù)字語音取證中,有時(shí)候錄音設(shè)備是不可得的,能獲取到的可能僅僅有語音錄音樣本。為此,本文定義和提出了一個(gè)在數(shù)字語音取證領(lǐng)域有現(xiàn)實(shí)意義的新問題:基于語音錄音的設(shè)備源匹配問題,同時(shí)提出了一種新的基于稀疏表示和馬氏距離度量學(xué)習(xí)KISS metric的錄音設(shè)備源匹配方案:首先對(duì)待匹配的兩段語音錄音中的每一段都提取表征設(shè)備特征的高斯超向量,然后利用稀疏表示的區(qū)分能力基于高斯超向量進(jìn)一步提取設(shè)備特征,接著對(duì)兩個(gè)設(shè)備特征基于正則平滑的KISS metric(Regularized Smoothing KISS metric,RS-KISS metric)進(jìn)行相似度匹配并與預(yù)先設(shè)定的門限值相比較做出其是否來自同一個(gè)錄音設(shè)備的判決。實(shí)驗(yàn)證明了該方案的有效性。4)通過對(duì)錄音設(shè)備的內(nèi)部信號(hào)處理過程進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)在錄音過程中,傳聲器、傳輸電路和A/D轉(zhuǎn)換器都在語音錄音中留下了其固有噪聲的痕跡,稱其為錄音設(shè)備噪聲并提出了一種新的基于錄音設(shè)備噪聲的錄音設(shè)備指紋。具體來說,對(duì)每個(gè)待處理的錄音設(shè)備,為獲取其錄音設(shè)備噪聲,利用噪聲估計(jì)算法來對(duì)該設(shè)備的多段語音錄音進(jìn)行噪聲譜估計(jì)然后取平均。此外,為了對(duì)設(shè)備噪聲進(jìn)行充分的估計(jì),同時(shí)考慮了兩種噪聲估計(jì)方法并進(jìn)行了組合。在兩個(gè)音庫上的設(shè)備源辨認(rèn)實(shí)驗(yàn)證明設(shè)備噪聲特征比其他相關(guān)文獻(xiàn)中使用的幾種特征取得了更高的性能。5)針對(duì)錄音設(shè)備源取證領(lǐng)域新近出現(xiàn)的從語音錄音中進(jìn)行盲信道估計(jì),然后利用估計(jì)出的信道信息來表征錄音設(shè)備的方法,首先提出了兩種改進(jìn)的盲信道估計(jì)方法。受到對(duì)數(shù)美爾譜系數(shù)(Logarithmic Mel-spectral Coefficients,LMSCs)和MFCCs在信道識(shí)別問題中所表現(xiàn)出的一定的互補(bǔ)特性的驅(qū)動(dòng),提出了一種基于聯(lián)合譜聚類的盲信道幅度響應(yīng)估計(jì)方法:基于兩種特征分別進(jìn)行一次譜聚類得到相應(yīng)的純凈語音譜估計(jì),最終的純凈語音譜估計(jì)是這兩個(gè)譜聚類結(jié)果的一個(gè)折衷。此外,語音信號(hào)頻譜的高頻部分比低頻部分更具有隨機(jī)性,因此可以利用更精確的多窗譜估計(jì)(Multi-window Spectral Estimation,MWSE)來處理高頻部分,從而減少高頻部分譜估計(jì)的方差,為此提出了另一種新的改進(jìn)的方法,稱為雙帶盲信道估計(jì)方法:將語音錄音通過一個(gè)截止頻率劃分成高低頻部分分別進(jìn)行盲信道估計(jì),低頻部分按照原始的方法采用FFT進(jìn)行譜估計(jì)并提取RASTA-MFCCs進(jìn)行盲信道估計(jì),而高頻部分則通過MWSE進(jìn)行譜估計(jì)并提取MFCCs進(jìn)行盲信道估計(jì),最后將高低頻部分得到的估計(jì)譜組合在一起得到最終的信道幅度譜估計(jì)。實(shí)驗(yàn)表明兩種改進(jìn)的方法較改進(jìn)前都進(jìn)一步提升了信道幅度譜估計(jì)的準(zhǔn)確度。在得到了信道幅度譜估計(jì)之后,基于信道幅度譜以及原始語音錄音信號(hào)幅度譜構(gòu)建了表征錄音設(shè)備的特征并應(yīng)用于錄音設(shè)備源取證中。在針對(duì)37個(gè)錄音設(shè)備單元的設(shè)備源辨認(rèn)實(shí)驗(yàn)表明了基于新的盲信道估計(jì)方法所提取的信道特征的有效性。
[Abstract]:This paper presents a new recognition system for mobile phones based on the information of equipment source . In order to estimate the noise of the equipment , a new method for estimating the amplitude response of blind channel based on joint spectral clustering is proposed .
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：1907250